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identity(1,1)是指每插入一条语句时这个字段的值增1,
语法
IDENTITY [ ( seed , increment ) ]
参数
seed
装载到表中的第一个行所使用的值(标示种子)。
increment
增量值,该值被添加到前一个已装载的行的标识值上(标示增量)。
必须同时指定种子和增量,或者二者都不指定。如果二者都未指定,则取默认值 (1,1)。
例如:
create table WorkRoom
(WorkRoomID int not null identity(1,1) primary key,
WorkRoomName Varchar(50) null,
TeacherName Varchar(10) null,
WorkRoomManager Varchar(10) null,
WorkRoomPlan Varchar(max) null,
Purl Varchar(50) null,
Remarks Varchar(max) null,
)
修改s创建标示和删除标示:
ALTER TABLE TABLENAME DROP COLUMN ID
ALTER TABLE TABLENAME ADD ID int identity(1,1) not null
如何用sql语句去掉列的自增长(identity)
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如何用sql语句去掉列的自增长(identity),取消标识命令:
**无法通过alter把现有自增字段改为非自增
比如alter table a alter id int,自增属性不会去掉
通过修改系统表可以做到(此法可能有不可预知的结果,慎之...)
sp_configure 'allow updates', 1
GO
reconfigure with override
GO
update syscolumns set colstat = colstat & 0x0000
where id=o b j e c t_id('表名') and name='字段名'
GO
sp_configure 'allow updates', 0
---------------------------------
--折中的办法
alter table a add xxx int
update a set xxx=id
alter table a drop column id
exec sp_rename 'xxx', 'id', 'column'
========================================
第一个方法是可以去掉,但以后可能会导致出问题,建议用第二个方法,我用的语句现在也贴出来,也许需要的朋友有些用处
删除表 zx_user 中字段 userid 的自增长属性方法:
//新建临时字段
alter table zx_user add useridtmp int null
//赋值
update zx_user set useridtmp =userid
//删除主键
alter table zx_user drop pk_zx_user
//删除字段
alter table zx_user drop column userid
//增加字段
alter table zx_user add userid int null
//把值还原回来
update zx_user set userid = useridtmp
//删除临时字段
alter table zx_user drop column useridtmp
//修改新建字段不为空
alter table zx_user alter column userid int not null
//健主键,多个字段做主键,用逗号隔开,比如primary key (userid,xxxxxx)
alter table zx_user add primary key (userid)
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删除主键时候,不知道你主键名字,请用一下方法查询:
select * from syso b j e c ts where xtype='PK
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Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Der MySQL -Lernpfad umfasst Grundkenntnisse, Kernkonzepte, Verwendungsbeispiele und Optimierungstechniken. 1) Verstehen Sie grundlegende Konzepte wie Tabellen, Zeilen, Spalten und SQL -Abfragen. 2) Lernen Sie die Definition, die Arbeitsprinzipien und die Vorteile von MySQL kennen. 3) Master grundlegende CRUD -Operationen und fortgeschrittene Nutzung wie Indizes und gespeicherte Verfahren. 4) KON -Debugging- und Leistungsoptimierungsvorschläge, wie z. B. rationale Verwendung von Indizes und Optimierungsabfragen. In diesen Schritten haben Sie einen vollen Verständnis für die Verwendung und Optimierung von MySQL.

Die realen Anwendungen von MySQL umfassen grundlegende Datenbankdesign und komplexe Abfrageoptimierung. 1) Grundnutzung: Wird zum Speichern und Verwalten von Benutzerdaten verwendet, z. B. das Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Benutzerinformationen. 2) Fortgeschrittene Nutzung: Verwandte komplexe Geschäftslogik wie Auftrags- und Bestandsverwaltung von E-Commerce-Plattformen. 3) Leistungsoptimierung: Verbesserung der Leistung durch rationale Verwendung von Indizes, Partitionstabellen und Abfrage -Caches.

SQL -Befehle in MySQL können in Kategorien wie DDL, DML, DQL und DCL unterteilt werden und werden verwendet, um Datenbanken und Tabellen zu erstellen, zu ändern, zu löschen, Daten einfügen, aktualisieren, Daten löschen und komplexe Abfragebetriebe durchführen. 1. Die grundlegende Verwendung umfasst die Erstellungstabelle erstellbar, InsertInto -Daten einfügen und Abfragedaten auswählen. 2. Die erweiterte Verwendung umfasst die Zusammenarbeit mit Tabellenverbindungen, Unterabfragen und GroupBy für die Datenaggregation. 3.. Häufige Fehler wie Syntaxfehler, Datentyp -Nichtübereinstimmung und Berechtigungsprobleme können durch Syntaxprüfung, Datentypkonvertierung und Berechtigungsmanagement debuggen. 4. Vorschläge zur Leistungsoptimierung umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung vollständiger Tabellenscanning, Optimierung von Join -Operationen und Verwendung von Transaktionen, um die Datenkonsistenz sicherzustellen.

InnoDB erreicht Atomizität durch Ungewöhnung, Konsistenz und Isolation durch Verriegelungsmechanismus und MVCC sowie Persistenz durch Redolog. 1) Atomizität: Verwenden Sie Unolog, um die Originaldaten aufzuzeichnen, um sicherzustellen, dass die Transaktion zurückgerollt werden kann. 2) Konsistenz: Stellen Sie die Datenkonsistenz durch Verriegelung auf Zeilenebene und MVCC sicher. 3) Isolierung: Unterstützt mehrere Isolationsniveaus und wird standardmäßig WiederholungSead verwendet. 4) Persistenz: Verwenden Sie Redolog, um Modifikationen aufzuzeichnen, um sicherzustellen, dass die Daten für lange Zeit gespeichert werden.

Die Position von MySQL in Datenbanken und Programmierung ist sehr wichtig. Es handelt sich um ein Open -Source -Verwaltungssystem für relationale Datenbankverwaltung, das in verschiedenen Anwendungsszenarien häufig verwendet wird. 1) MySQL bietet effiziente Datenspeicher-, Organisations- und Abruffunktionen und unterstützt Systeme für Web-, Mobil- und Unternehmensebene. 2) Es verwendet eine Client-Server-Architektur, unterstützt mehrere Speichermotoren und Indexoptimierung. 3) Zu den grundlegenden Verwendungen gehören das Erstellen von Tabellen und das Einfügen von Daten, und erweiterte Verwendungen beinhalten Multi-Table-Verknüpfungen und komplexe Abfragen. 4) Häufig gestellte Fragen wie SQL -Syntaxfehler und Leistungsprobleme können durch den Befehl erklären und langsam abfragen. 5) Die Leistungsoptimierungsmethoden umfassen die rationale Verwendung von Indizes, eine optimierte Abfrage und die Verwendung von Caches. Zu den Best Practices gehört die Verwendung von Transaktionen und vorbereiteten Staten

MySQL ist für kleine und große Unternehmen geeignet. 1) Kleinunternehmen können MySQL für das grundlegende Datenmanagement verwenden, z. B. das Speichern von Kundeninformationen. 2) Große Unternehmen können MySQL verwenden, um massive Daten und komplexe Geschäftslogik zu verarbeiten, um die Abfrageleistung und die Transaktionsverarbeitung zu optimieren.

InnoDB verhindert effektiv das Phantom-Lesen durch den Mechanismus für den nächsten Kleien. 1) Nächstschlüsselmesser kombiniert Zeilensperr- und Gap-Sperre, um Datensätze und deren Lücken zu sperren, um zu verhindern, dass neue Datensätze eingefügt werden. 2) In praktischen Anwendungen kann durch Optimierung der Abfragen und Anpassung der Isolationsstufen die Verringerungswettbewerb reduziert und die Gleichzeitleistung verbessert werden.


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